1. Електронний репозиторій Чернігівського Національного Технологічного Університету
  2. ПЕРІОДИЧНІ ВИДАННЯ НУ «Чернігівська політехніка»
  3. Технічні науки та технології: науковий журнал
  4. 2021
  5. Технічні науки та технології. – 2021. – №2 (24)
Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://ir.stu.cn.ua/123456789/24136
Назва: Метод прискорення виконання задач нейронних мереж на гетерогенних системах CPU-GPU
Інші назви: Method of acceleration of neural network tasks on heterogeneous CPU-GPU systems
Автори: Русінов, В. В.
Череватенко, О. В.
Пустовіт, Л. М.
Пустовіт, О. М.
Ключові слова: гетерогенні системи
нейронні мережі
машинне навчання
CPU
GPU
heterogeneous systems
neural networks
machine learning
Дата публікації: 2021
Видавництво: Чернігів : НУ «Чернігівська політехніка»
Серія/номер: Технічні науки та технології;№2(24)
Короткий огляд (реферат): У статті розглянуто питання використання гетерогенних систем CPU-GPU для прискорення вирішення задач, пов’язаних із навчанням нейронних мереж. Досліджено основні архітектурні відомості, застосовані в кінцевій архітектурі гетерогенної системи. Розроблено метод на основі лінійної регресії для розподілу задачі між процесором та відеоприскорювачем. На основі методу, проведені експериментальні дослідження на зазначених системах. На основі отриманих результатів був проведений аналіз на основі визначених коефіцієнтів прискорення.
Опис: Русінов, В. В. Метод прискорення виконання задач нейронних мереж на гетерогенних системах CPU-GPU / В. В. Русінов, О. В. Череватенко, Л. М. Пустовіт, О. М. Пустовіт // Технічні науки та технології. – 2021. – № 2(24). – С. 131-140.
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): http://ir.stu.cn.ua/123456789/24136
Розташовується у зібраннях:Технічні науки та технології. – 2021. – №2 (24)

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
17 Русінов, Череватенко, Пустовіт, Пустовіт.pdfСтаття466,61 kBAdobe PDFПереглянути/Відкрити
Показати повний опис матеріалу Перегляд статистики


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.